Arquiteto de Dados

Estamos procurando um(a) Arquiteto(a) de Dados Sênior altamente experiente e especializado(a) em Databricks, com proficiência comprovada em ambientes de nuvem híbrida, especificamente AWS e Azure. O(A) candidato(a) ideal será responsável por projetar, construir e otimizar arquiteturas de dados escaláveis, seguras e de alto desempenho que suportam a estratégia de dados e analytics de nossa organização.

Responsabilidades e atribuições

• Liderança Arquitetural: Liderar o design e a implementação de data lakes e data warehouses utilizando a plataforma Databricks (incluindo Delta Lake, Unity Catalog, e Workspaces).
• Design Multi-Cloud: Projetar soluções robustas que aproveitem os serviços nativos da AWS (ex: S3, EMR, Kinesis, Redshift, Glue) e do Azure (ex: Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory).
• Engenharia de Dados: Definir padrões e melhores práticas para pipelines ETL/ELT de dados em tempo real e em lote, garantindo qualidade, linhagem e desempenho.
• Governança e Segurança: Implementar e gerenciar a governança de dados, segurança (Role-Based Access Control - RBAC) e conformidade em todos os ambientes de nuvem e Databricks.
• Otimização de Performance: Realizar tuning de desempenho e otimização de custos de clusters Databricks e recursos de armazenamento/computação em nuvem.
• Colaboração: Trabalhar em estreita colaboração com equipes de Data Science, Analytics e Engenharia de Software para transformar requisitos de negócios em soluções técnicas de dados escaláveis.

Requisitos e qualificações

• Experiência como Arquiteto(a) de Dados, Arquiteto(a) de Soluções ou função similar.
• Especialização em Databricks: Proficiência avançada na arquitetura Databricks, incluindo Delta Lake, Spark e Unity Catalog.
• Proficiência em Nuvem (AWS E Azure):
• AWS: Experiência prática com serviços de armazenamento, computação e analytics (ex: S3, EC2, Lambda, EMR, Glue, Redshift).
• Azure: Experiência prática com serviços de armazenamento, computação e analytics (ex: ADLS Gen2, Azure Synapse, Azure Data Factory, AKS).
• Linguagens de Programação: Conhecimento em SQL e Python ou Scala para desenvolvimento de engenharia de dados.
• Conceitos de Dados: Entendimento profundo de arquiteturas de dados (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh) e modelagem de dados (Dimensional).

Diferenciais:

• Certificações em Databricks, AWS ou Azure.
• Experiência com ferramentas de IaC (Infrastructure as Code) como Terraform ou CloudFormation Templates.
• Conhecimento de MLOps e como o Databricks pode ser usado para dar suporte a pipelines de Machine Learning.

Informações adicionais

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